本書(shū)全面講解PaddlePaddleFluid框架在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。全書(shū)共15章，分別是PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建、PaddlePaddle快速入門(mén)、線(xiàn)性回歸算法實(shí)戰(zhàn)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)、模型的保存與使用、遷移學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)可視化工具VisualDL的使

本書(shū)是一本介紹深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用的教程，先從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)出發(fā)，按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)發(fā)展框架由易到難逐步講解深度學(xué)習(xí)的理論，然后再通過(guò)實(shí)踐部分，詳細(xì)解釋深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例，讓讀者既能了解深度學(xué)習(xí)理論，又能學(xué)會(huì)使用深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)自己的深度學(xué)習(xí)模型。主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、單層感知器、線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、B

本書(shū)從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)，如線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)，到前沿的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行零基礎(chǔ)講解，內(nèi)容涵蓋數(shù)學(xué)原理、公式推導(dǎo)、圖表展示、企業(yè)應(yīng)用案例。本書(shū)面向初中級(jí)讀者，能幫助讀者迅速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)概念及原理。本書(shū)內(nèi)容結(jié)合作者多年

人工智能的迅猛發(fā)展，對(duì)整個(gè)人類(lèi)、社會(huì)和時(shí)代的進(jìn)步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未來(lái)奇點(diǎn)在哪兒？人工智能是否具有人類(lèi)意識(shí)？人工智能會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)大規(guī)模失業(yè)嗎？會(huì)替代人類(lèi)嗎？本書(shū)以通俗易懂的語(yǔ)言，圖文并茂的方式不僅描繪了人工智能發(fā)展的歷史、現(xiàn)狀與未來(lái)，而且探討了人工智能發(fā)展可能對(duì)經(jīng)濟(jì)、政治、軍事、法律等方面的影響，其中

零基礎(chǔ)讀者應(yīng)如何快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)？數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的讀者應(yīng)如何理解機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)原理？這些正是本書(shū)要解決的問(wèn)題。本書(shū)從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)入手，通過(guò)前3章的介紹，幫助讀者輕松復(fù)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的數(shù)學(xué)知識(shí)；然后，通過(guò)第4-第13章的介紹，逐步講解機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法的相關(guān)知識(shí)，幫助讀者快速入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)；最后，通過(guò)第14章的綜合實(shí)踐，幫助

本書(shū)主要內(nèi)容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線(xiàn)性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、被動(dòng)攻擊回歸、魯棒回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量機(jī)回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過(guò)程回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、保序回歸、嶺分類(lèi)、邏輯回歸分類(lèi)、隨機(jī)梯度下降分類(lèi)、感知機(jī)、被動(dòng)攻擊分類(lèi)、支

生成對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過(guò)相互對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語(yǔ)音生成、音樂(lè)生成等；以及其他眾

本書(shū)介紹了元學(xué)習(xí)方法的發(fā)展歷史、起源、思想、近來(lái)流行的元學(xué)習(xí)方法，以及這些方法的組織思路、改進(jìn)方案、相互繼承、如何應(yīng)用。本書(shū)共11章，分為兩部分：元學(xué)習(xí)方法思想的介紹和元學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景中模型的介紹。這些內(nèi)容介紹了如何在元學(xué)習(xí)框架下融入強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)、在線(xiàn)學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際應(yīng)用中深度模型的改進(jìn)，以

本書(shū)旨在幫助老年朋友快捷、充分地使用智能手機(jī)，幫助老年人實(shí)現(xiàn)老有所樂(lè)、老有所為的美好愿望。本書(shū)以手機(jī)使用較為廣泛的支付寶、微信等應(yīng)用為例，從真實(shí)的操作環(huán)境出發(fā)，以圖文并茂的方式講解手機(jī)軟件安裝、注冊(cè)、登錄及手機(jī)多功能應(yīng)用的操作方法，并針對(duì)老年人的行為習(xí)慣及智能手機(jī)使用特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化解讀，在功能較復(fù)雜之處還配有相對(duì)應(yīng)的提示

本書(shū)以漫畫(huà)形式講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類(lèi)、結(jié)果評(píng)價(jià)、深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)等的原理。本書(shū)內(nèi)容基于大學(xué)一年級(jí)的數(shù)學(xué)知識(shí)，著眼于主人公們學(xué)習(xí)和工作中遇到的問(wèn)題，探究機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。